Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Spike-Like Representation of EEG Signals for Sleep Stages Scoring

論文の概要: Adaptive Spike-Like Representation of EEG Signals for Sleep Stages Scoring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03565v1
Date: Sat, 2 Apr 2022 11:21:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-10 11:22:45.181795
Title: Adaptive Spike-Like Representation of EEG Signals for Sleep Stages Scoring
Title（参考訳）: 睡眠ステージスコアリングのための脳波信号の適応スパイク様表現
Authors: Lingwei Zhu, Koki Odani, Ziwei Yang, Guang Shi, Yirong Kan, Zheng Chen, Renyuan Zhang
Abstract要約: 信号強度の半ガウス的確率によって入力信号と重み特徴を符号化し,フィルタリングし,蓄積する適応的手法を提案する。提案手法の有効性を検証し,将来有望な方向性を明らかにするため,最先端手法に対する最大の公開データセットの実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.644008481573341
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recently there has seen promising results on automatic stage scoring by extracting spatio-temporal features from electroencephalogram (EEG). Such methods entail laborious manual feature engineering and domain knowledge. In this study, we propose an adaptive scheme to probabilistically encode, filter and accumulate the input signals and weight the resultant features by the half-Gaussian probabilities of signal intensities. The adaptive representations are subsequently fed into a transformer model to automatically mine the relevance between features and corresponding stages. Extensive experiments on the largest public dataset against state-of-the-art methods validate the effectiveness of our proposed method and reveal promising future directions.
Abstract（参考訳）: 近年,脳波(EEG)から時空間的特徴を抽出し,自動ステージスコアリングに有望な結果が得られた。このような手法には、手作業による機能工学とドメイン知識が伴います。本研究では,信号強度の半ガウス確率による入力信号を確率的に符号化し,フィルタし,蓄積する適応的手法を提案する。その後、適応表現は変換器モデルに入力され、特徴と対応するステージの関連性を自動的にマイニングする。最先端手法に対する最大の公開データセットに関する広範な実験により,提案手法の有効性が検証され,今後の方向性が明らかにされる。

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